請見: https://blog.csdn.net/Steven_L_/article/details/109487816 ...
安裝Huggingface的transformers庫,安裝該庫之前要確保下載了pytorch或者tensorflow . 的框架。 transformers庫安裝好之后我們就可以使用其提供的預訓練模型進行使用了。使用之前先介紹一些相關的內容:一個完整的transformer模型主要包含三個部分,分別是Config,Tokenizer和Model。 其中Config是配置類,控制模型的名稱,最終 ...
2021-09-21 15:53 0 599 推薦指數:
請見: https://blog.csdn.net/Steven_L_/article/details/109487816 ...
本文原作者:梁源 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代碼庫 包含了BERT的實現代碼與使用BERT進行文本分類和問題回答兩個demo。本文對官方代碼庫的結構進行整理和分析,並在此基礎上介紹本地數據集 ...
模型壓縮可減少受訓神經網絡的冗余,由於幾乎沒有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手機上應用,因此模型壓縮方法對於 BERT 的未來的應用前景而言,非常有價值。 一、壓縮方法 1、剪枝——即訓練后從網絡中去掉不必要的部分。 這包括權重大小剪枝 ...
從RNN到BERT 一年前的這個時候,我逃課了一個星期,從澳洲飛去上海觀看電競比賽,也順便在上海的一個公司聯系了面試。當時,面試官問我對RNN的了解程度,我回答“沒有了解”。但我把這個問題帶回了學校,從此接觸了RNN,以及它的加強版-LSTM。 時隔一年,LSTM好像已經可以退出歷史舞台 ...
隨着BERT大火之后,很多BERT的變種,這里借用Huggingface工具來簡單實現一個文本分類,從而進一步通過Huggingface來認識BERT的工程上的實現方法。 1、load data 2、token encodding 3、encoding ...
huggingface的transformers框架,囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等眾多模型,同時支持pytorch和tensorflow 2,代碼非常規范,使用也非常簡單,但是模型使用的時候,要從他們的服務器上去下載模型,那么有沒有辦法,把這些預訓練模型下載好,在使用 ...
通常我們在利用Bert模型進行NLP任務時,需要針對特定的NLP任務,在Bert模型的下游,接上針對特定任務的模型,因此,我們就十分需要知道Bert模型的輸出是什么,以方便我們靈活地定制Bert下游的模型層,本文針對Bert的一個pytorch實現transformers庫,來探討一下Bert ...
關於BERT模型的調用,這幾天基本上是摸得比較清楚了。 模型源碼在github,該項目的Readme.md文件中提供了9個模型的下載鏈接。前兩個是區分大小寫的英文模型,第三個是中文模型,4589沒有用過具體不太清楚,六七是不區分大小寫的英文模型(根據Readme.md中的描述 ...